【Udemy中英字幕】LLM Pentesting: Mastering Security Testing for AI Models

LLM 渗透测试：掌握 AI 模型的安全测试

LLM 安全测试完整指南

讲师：Armaan Sidana

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您将学到什么

• 法学硕士在现代人工智能中的定义和意义
• LLM 架构和组件概述
• 识别与 LLM 相关的安全风险
• 数据安全、模型安全和基础设施安全的重要性
• 全面分析 LLM 的 OWASP Top 10 漏洞
• 快速注入攻击的技术及其影响
• 识别和利用 LLM 中的 API 漏洞
• 了解 LLM 系统中过度的代理利用
• 识别并解决人工智能模型中不安全的输出处理
• LLM 黑客攻击方法的实际演示
• 互动练习，包括用于应用学习的随机 LLM 黑客游戏
• 有关 LLM 安全漏洞和补救措施的真实案例研究
• 使用输入清理技术来防止攻击
• 模型护栏和过滤方法的实施
• 对抗性训练实践可增强 LLM 的适应力
• 法学硕士 (LLM) 未来的安全挑战和不断发展的防御机制
• 在生产环境中维护 LLM 安全性的最佳实践
• 持续监测和评估人工智能模型漏洞的策略

探索相关主题

• IT 认证
• 信息技术与软件

要求

• 机器学习的基础知识
• 了解网络安全原则
• 对人工智能和安全的兴趣
• 愿意参与实践学习
• 熟悉法学硕士 (LLM)

描述

LLM 渗透测试：掌握 AI 模型的安全测试

课程描述：

通过这门专为初学者和经验丰富的安全专业人士设计的综合课程，深入了解快速发展的大型语言模型 (LLM) 安全领域。LLM 渗透测试：掌握 AI 模型的安全测试将使您具备识别、利用和防御特定于 AI 驱动系统的漏洞的技能。

您将学到的内容：

• LLM 基础：了解 LLM 是什么、其独特的架构以及它们如何处理数据以做出智能预测。

• LLM 安全挑战：探索数据、模型和基础设施安全的核心方面，以及对安全 LLM 部署至关重要的道德考虑。

• 实践 LLM 黑客技术：深入研究基于 LLM OWASP Top 10 的实际演示，涵盖即时注入攻击、API 漏洞、过度代理利用和输出处理。

• 防御策略：学习防御技术，包括输入清理、实施模型护栏、过滤和对抗性训练，以确保未来的 AI 模型。

课程结构：

本课程专为自定进度学习而设计，包含 2 小时以上的高质量视频内容（未来还会有更多内容）。课程分为 4 个主要部分：

• 第 1 部分：简介——课程概述和主要目标。

• 第 2 部分：关于 LLM 的一切 – LLM 的基础知识、数据和模型安全以及道德考虑。

• 第 3 部分：LLM 黑客 – 实践黑客策略和独特的 LLM 黑客游戏，用于应用学习。

• 第 4 部分：法学硕士 (LLM) 的防御策略 – 经过验证的防御技术，可减轻漏洞并保护 AI 系统。

无论您是想培养新技能还是在人工智能安全领域提升自己的职业生涯，本课程都将指导您掌握现代人工智能应用所需的安全测试技术。

立即报名，获得成为 LLM 安全测试专家所需的洞察力、技能和信心！

本课程适合哪些人：

• 有志于成为网络安全专业人士
• 数据科学家和机器学习工程师
• 渗透测试人员和道德黑客
• 信息技术安全分析师
• 软件开发人员
• 技术爱好者
• 学生和研究人员